يجلب روبلوكس الذكاء الاصطناعي إلى الاستوديو لتسريع تطوير الألعاب.

غالبًا ما يُنظر إلى Roblox على أنها منصة ألعاب مسلية، ولكنها في الواقع تحولت إلى استوديو إنتاج ضخم، حيث تقوم فرق صغيرة بإنشاء تجارب جديدة بشكل مستمر وتحقيق الدخل منها على نطاق واسع. هذه الوتيرة السريعة تخلق تحديات، أبرزها الوقت الضائع في المهام الإنتاجية المتكررة، والصعوبات في نقل البيانات بين الأدوات المختلفة. لكن تحديثات Roblox لعام 2025 تشير إلى حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقليل هذه المشاكل، مع الحفاظ على جودة المخرجات والنتائج الملموسة.

Roblox والذكاء الاصطناعي: تكامل وليس استبدال

بدلاً من تقديم أدوات ذكاء اصطناعي منفصلة للمبدعين، اختارت Roblox دمج هذه التقنيات مباشرةً داخل Roblox Studio، وهي البيئة التي يستخدمها المطورون بالفعل للبناء والاختبار والتطوير. هذا النهج يضمن أن الذكاء الاصطناعي يصبح جزءًا طبيعيًا من سير العمل، بدلاً من إضافة معقدة تتطلب تعلمًا إضافيًا.

خلال مؤتمر Roblox Developer Conference (RDC) في سبتمبر 2025، كشفت Roblox عن “أدوات ومساعد الذكاء الاصطناعي” المصممة خصيصًا لزيادة إنتاجية المبدعين، مع التركيز بشكل خاص على الفرق الصغيرة. تقرير الأثر الاقتصادي السنوي للشركة يؤكد أن ميزات الاستوديو، مثل Avatar Auto-Setup و Assistant، تتضمن بالفعل “قدرات ذكاء اصطناعي جديدة” تهدف إلى “تسريع عملية إنشاء المحتوى”.

قياس الأثر: لغة الإنتاجية والنتائج الملموسة

ما يميز استراتيجية Roblox هو تركيزها على قياس الأثر. لا تكتفي الشركة بتقديم وعود غامضة حول “التحول الرقمي” أو “الابتكار”، بل تركز على دورة الإنتاج والمخرجات. هذا الإطار يجعل من السهل تقييم فعالية أدوات الذكاء الاصطناعي وتحديد ما إذا كانت تحقق النتائج المرجوة.

أحد أبرز التحديثات العملية يتعلق بإنشاء الأصول الرقمية. تتيح Roblox الآن للمبدعين إنتاج “كائنات كاملة الوظائف” ببساطة عن طريق إدخال وصف نصي (prompt). الإصدار الأولي يركز على فئات محددة من المركبات والأسلحة، مما يوفر أصولًا تفاعلية قابلة للتوسع داخل الاستوديو. هذا يحل مشكلة شائعة، حيث أن تحويل الفكرة إلى نموذج عملي داخل النظام غالبًا ما يكون هو الجزء الأكثر استهلاكًا للوقت، وليس مجرد صياغة الفكرة نفسها.

تسهيل التواصل وتوطين المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي

لم يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على إنشاء الأصول فحسب، بل امتد ليشمل تسهيل التواصل وتوطين المحتوى. قدمت Roblox أدوات لغوية متكاملة عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، بما في ذلك تحويل النص إلى كلام، وتحويل الكلام إلى نص، وترجمة الدردشة الصوتية في الوقت الفعلي عبر لغات متعددة. هذه الميزات تقلل بشكل كبير من الجهد المطلوب لتكييف المحتوى للأسواق المختلفة والوصول إلى جمهور أوسع. تُستخدم أدوات مماثلة بالفعل في مجالات أخرى مثل التدريب والدعم الفني.

الذكاء الاصطناعي كجسر بين الأدوات

تولي Roblox اهتمامًا خاصًا بكيفية تفاعل الأدوات المختلفة مع بعضها البعض. من خلال دمج بروتوكول السياق النموذجي (MCP) في مساعد الاستوديو، أصبح بإمكان المبدعين الآن تنسيق المهام المعقدة عبر أدوات الطرف الثالث التي تدعم هذا البروتوكول. على سبيل المثال، يمكنهم تصميم واجهة مستخدم في Figma أو إنشاء خلفية سماء (Skybox) في برنامج آخر، ثم استيراد النتيجة مباشرةً إلى Roblox Studio بسلاسة.

هذا التكامل مهم للغاية لأنه يقلل من المشاكل التي غالبًا ما تعيق سير العمل، مثل الحاجة إلى نسخ البيانات يدويًا، أو إصلاح التنسيقات غير المتوافقة، أو إعادة تصميم الأصول لتناسب النظام. بهذه الطريقة، يحول Roblox الذكاء الاصطناعي إلى “جسر” يربط بين الأدوات المختلفة، بدلاً من جعله مجرد وجهة أخرى في عملية الإنتاج.

ربط الإنتاجية بالإيرادات: حافز للتبني

تربط Roblox بشكل مباشر بين مكاسب الإنتاجية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي والاقتصاد داخل المنصة. أعلنت الشركة أن المبدعين قد حققوا أكثر من مليار دولار من خلال برنامج Developer Exchange الخاص بها خلال العام الماضي، وحددت هدفًا لتدفق 10٪ من إيرادات محتوى الألعاب عبر نظامها البيئي. كما أعلنت عن زيادة في سعر صرف Robux (العملة الافتراضية في Roblox) حتى يتمكن المبدعون من “كسب 8.5٪ أكثر” عند تحويل Robux إلى أموال حقيقية.

تقرير الأثر الاقتصادي يوضح هذه العلاقة بشكل قاطع. بالإضافة إلى ترقيات الذكاء الاصطناعي في الاستوديو، تسلط Roblox الضوء على أدوات تحقيق الدخل الأخرى، مثل تحسين الأسعار والتسعير الإقليمي. عندما يتم ربط إنتاجية الذكاء الاصطناعي بحوافز مالية واضحة، يصبح من الأرجح أن تتبنى الفرق هذه الأدوات الجديدة وتعتبرها جزءًا أساسيًا من عملياتها.

الذكاء الاصطناعي التشغيلي: ضمان السلامة والاستدامة

بالإضافة إلى الأدوات الإبداعية، تستخدم Roblox أيضًا الذكاء الاصطناعي التشغيلي لضمان سلامة المنصة واستدامتها. في نوفمبر 2025، نشرت الشركة مقالًا تقنيًا حول PII Classifier، وهو نموذج ذكاء اصطناعي يستخدم للكشف عن محاولات مشاركة المعلومات الشخصية في الدردشة. تشير التقارير إلى أن Roblox تعالج ما متوسطه 6.1 مليار رسالة دردشة يوميًا، وأن المصنف يعمل بكفاءة عالية، حيث يحقق نسبة استدعاء 98٪ مع معدل إيجابي كاذب منخفض يبلغ 1٪.

هذا النوع من الأتمتة يقلل من الحاجة إلى المراجعة اليدوية ويدعم تطبيق السياسات بشكل متسق، مما يساعد على منع المشاكل المحتملة قبل أن تتفاقم.

دروس مستفادة من نهج Roblox

يمكن استخلاص العديد من الدروس القيمة من نهج Roblox في دمج الذكاء الاصطناعي:

• ضع الذكاء الاصطناعي حيث يتم اتخاذ القرارات: ركز على تحسين العمليات الحالية بدلاً من إضافة خطوات منفصلة للذكاء الاصطناعي.
• قلل الاحتكاك بين الأدوات: التكامل السلس يقلل من تبديل السياق وإعادة العمل.
• اربط الذكاء الاصطناعي بشيء قابل للقياس: اربط التحسينات في الإنتاجية بالنتائج الاقتصادية الملموسة.
• استمر في التكيف: قم بتحديث النماذج باستمرار لمعالجة التحديات الجديدة.

على الرغم من أن أدوات Roblox قد لا تكون قابلة للترجمة مباشرةً إلى جميع القطاعات، إلا أن المبادئ الأساسية التي تقوم عليها يمكن تطبيقها على نطاق واسع. يميل الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق عائد استثماره عندما يختصر المسافة بين النية والناتج القابل للاستخدام، وعندما يرتبط هذا الناتج بقيمة اقتصادية حقيقية.

أنظر أيضا: تعلم التعدين في مجال الأعمال لنشر الذكاء الاصطناعيهل

هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع أحداث تقنية رائدة أخرى، انقر هنا لمزيد من المعلومات.

يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.